1. 機械学習エンジニア の求人一覧 - 株式会社ELYZA

【ELYZAについて】ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、大規模言語モデル（LLM）を中核としつつ、VLM/VLAや音声モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと広がる先端技術を、顧客課題を起点として社会実装することに挑戦しています。【ソリューション事業部について】私たちは主に大手企業・行政機関との共同研究プロジェクトを通じて、LLMをはじめとした先端技術による課題解決を目指しています。ただ新しい技術を導入するのではなく、顧客現場を深く理解し、「長く使われ続け、本当に業務に価値をもたらすAI」の提供を追求しています。ELYZAには共通基盤（ELYZA Platform）が構築されており、開発したAIシステムを「プロダクト（AIアプリケーション）」としてすぐに顧客に届けることができます。また、都度インフラやフロントを開発する必要がなく、開発したAIモジュールをアセットとして蓄積・活用できるため、MLEとして顧客価値の最大化に集中できる環境です。本ポジションでは、この強力な基盤を活用しながら顧客1社1社に伴走し、要件定義からモデリング、導入、そして「現場に定着させるための継続的な運用改善」まで地道に泥臭く向き合っていただける機械学習エンジニアを募集します。【業務内容】コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、LLM や AI Agent 、あるいは音声・VLMなどを組み合わせたAIソリューション開発・改善をリードしていただきます。◆PoC（設計フェーズ）論文等のサーベイビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計必要に応じたクライアントとの議論（※ ビジネスコンサルタントと協働）◆PoC （開発フェーズ）プロンプトチューニングファインチューニングRAGをはじめとした、複数のモデルを組み合わせた処理の構築データの整形・前後処理モジュールの開発クライアントに対する分析結果等のレポーティング◆導入フェーズ開発したAIモジュールの組み込み（※ ソフトウェアエンジニアと協働し、自社開発の基盤「ELYZA Platform」への組み込みを行います）業務紹介記事はこちら：https://note.com/elyza/n/n14515ae34efc【本ポジションの魅力】◆AIの課題解決アプローチに集中できる環境が整っている点 主にビジネスコンサルタントが顧客折衝・調整を行うため、機械学習エンジニアは上流工程から関わりつつも、顧客課題に対する技術アプローチを設計することに集中できます。実装においても「ELYZA Platform」を活用できるため、MLEとしての価値創出に集中して取り組んでいます。◆顧客と距離が近く、成果や継続改善の効果を実感できる スタートアップならではの規模感により、顧客やユーザーとの距離が近く、その生の声を聞くことによって、課題に対するアプローチを考えることができます。ユーザーの仕事が改善されるのを見たり、直接感謝の言葉をいただいたりすることも多いポジションで、役に立っている実感を得られるのは、得難い魅力です。◆最先端技術にキャッチアップし続けられる点 研究開発を続けるチームが社内にあり、彼らとの情報交換・協働によって、常に先端技術にキャッチアップすることができます。チーム横断の論文輪読会、勉強会も頻繁に開催されており、意欲さえあれば様々なことを学びながら業務に活かしていただけます。【開発環境】セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。バックエンド (ML)：Python , Haystackデータベース：Amazon OpenSearch Serviceインフラ：Google Cloud (実験環境) , AWS (本番環境) , Terraform開発周辺ツール：Google Drive , Figma , GitHub , VS Code (任意)コミュニケーションツール：Slack , Notion , Google Meet

【募集背景】ELYZA（イライザ）は東京大学松尾研究室発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、大規模言語モデル（LLM）を中核としつつ、VLM/VLAや音声モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと広がる先端技術を、顧客課題を起点として社会実装することに挑戦しています。私たちが目指すのは、技術ありきの開発ではなく、顧客や社会のシグナルを読み解き”課題ドリブン”で先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、世の中に前例のない社会実装を実現することです。クライアントとともに、現場に根付き、実際に価値を生み続けるソリューションを届けることを使命としています。具体的には、日本有数の基盤モデル研究開発力を活かし、金融・製造・医療・行政といった専門性が極めて高い領域における社会実装に挑戦しています。 汎用モデルだけでは解決が困難なこれらの領域・課題に対し、「特化モデル開発」「マルチモーダル」「軽量化」などのアプローチを選定し、顧客の現場に価値を実装する一気通貫のプロセスを牽引していただきます。【求める期待・役割】API利用に留まらず、LLM・音声・VLMのモデル開発など、MLエンジニアリングが求められるテーマを幅広くリードし、顧客課題を解決していただきます。コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、先端技術の社会実装に向けて、以下のフェーズを推進します。顧客の本質的な課題を深く理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする大手企業のパートナーとともに、現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出すコンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築するチーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する【本ポジションの魅力】研究と社会実装の狭間で、LLMを含む先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。「Applied Research」の最前線：論文・研究成果をそのまま適用するのではなく、社会実装に繋げる面白さ成果創出までの裁量：PoC止まりではなく、導入・継続改善までコミットできる裁量と責任社会的インパクト：大手企業や行政機関など社会影響力の大きい顧客とのプロジェクト多様なキャリア： 研究開発チームと実装プロジェクトを横断する体制で、柔軟なキャリア形成が可能【開発環境】セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。バックエンド (ML)：Python , Haystackデータベース：Amazon OpenSearch Serviceインフラ：Google Cloud (実験環境) , AWS (本番環境) , Terraform開発周辺ツール：Google Drive , Figma , GitHub , VS Code (任意)コミュニケーションツール：Slack , Notion , Google Meet

【募集背景・ミッション】ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。私たちの次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑む Embodied AI の領域です。物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うPhysical AIの領域では、新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。技術フェーズとしては、LLMにおける2019〜2020年頃に相当するとも言われ、ELYZAでも今後1〜3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングだと考えています。しかし、これらのモデルをそのまま日本の現場に持ち込んでも、精度や特定ユースケースへの適応力には限界があり、真の社会実装には至りません。 本ポジションのミッションは、ELYZAがこれまで培ってきた知見を活かし、現場での実用に耐えうる「特定ユースケース特化型のEmbodied AIモデル」を開発することです。さらに、そのモデルを実際の顧客現場へ適合させ、価値証明（PoC）を完了するまでを一気通貫で牽引していただきます。最大の魅力は、豊富な計算基盤を活用した「基盤モデルの構築」と、現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させる「社会実装」の両輪を回せる点にあります。【業務内容】ご本人の志向性やプロジェクトの稼働状況に応じて、Embodied AIモデルの研究開発から、現場でのPoC推進まで、R&Dと社会実装の垣根を越えて幅広く活躍していただきます。Embodied AIモデルの開発：既存のオープンモデルに対し、特定ユースケースに特化した学習を行い、精度と堅牢性を高める。模倣学習、強化学習（RL）、推論最適化などの技術を適用・拡張する。PoC案件の技術リードと社会実装：顧客の現場課題に対し、どのようなロボット構成・AIモデルで解決可能かの技術検証を行う現場特有のドメインデータを用いたファインチューニングやエッジデバイスへの実装を主導するドメイン特化型マルチモーダル学習とデータループ構築：画像・テキストに加え、「Action（軌跡や関節角度）」もモダリティとして扱う学習基盤を構築PoC推進チームと密に連携し、現場の失敗データ等をモデル改善に組み込むデータフライホイールを設計するハイブリッド制御設計とシステム統合：「学習ベース（AI）のアプローチ」と「ルール・アルゴリズムベースの制御アプローチ」の境界とトレードオフを正確に評価し、実機にデプロイされ確実に動作する高品質なソフトウェアモジュールを作成する最新手法の実装と精度検証：LLM/VLM領域の最新学習手法（効率的なファインチューニング手法、新しいトークン化技術など）をいち早くPhysical AI領域に転用・実装し、技術検証を行う【本ポジションの魅力】KDDIとの提携による豊富な計算基盤を活用し、「基盤モデルの構築」に取り組むことができるロボティクス実装現場のリアルなデータを高度な知能へと昇華させ、研究開発だけでなく「社会実装」との両輪を回すことができる【開発環境】セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。主な対象ハードウェア: シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイドAI開発言語：Python, (Shell Script)インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCIコンテナ基盤：Docker, Singularity機械学習関連ツール：Hugging Face, W&Bドキュメント・バックログ管理：Notionコード管理：GitHub社内コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, MetaLifeシミュレーター：MuJoCo、Isaac SimAI関連ツール：Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか開発周辺ツール：Google Drive, Figma, GitHub

【募集背景・ミッション】ELYZAは、大規模言語モデル（LLM）の研究開発と社会実装において、国内トップクラスの実績を積み重ねてきました。次なる挑戦は、LLM/VLMが持つ高度な「意味理解」を物理世界へ接続し、現実空間の課題解決に挑むEmbodied AIの領域です。物理空間のデータをAIで解析し、ロボットやデバイスの制御・自律化を行うフィジカルAIの領域では、いま新たな技術革新の先駆けとして、特定の作業に縛られず多様な物理タスクをこなせるVLA（Vision-Language-Action）モデルが注目を集め始めています。技術フェーズとしては、LLMにおける2019〜2020年頃に相当するとも言われ、ELYZAでも今後1〜3年で実用レベルへの進化が見込まれる重要なタイミングだと考えています。一方で、リサーチエンジニアがどれほど優秀なAIを開発しても、それを物理世界に適用するには、ハードウェアの特性や力学を熟知し、AIと現実空間を適切に接続する専門家が不可欠です。本ポジションのミッションは、ロボットハードウェアの実践的な知見とAIモデルのシステム統合スキルを駆使し、フィジカルAIの社会実装を牽引することです。 市販のロボットやエンドエフェクタでは対応が難しい課題に直面した際にも、3Dプリンタ等を用いた柔軟なプロトタイピング能力と、最先端のAI技術への探究心を掛け合わせ、実運用可能な水準までロボットシステムの完成度を引き上げていただきます。【業務内容】物理世界のハードウェア（メカトロニクス）を専門領域としつつ、AIモデルの実装やシステム統合といったソフトウェア領域まで、幅広く業務をリードしていただきます。ハードウェア要件定義とプロトタイピング：顧客のタスクを達成するためのロボット構成（アーム、センサ等）を選定・設計する市販のハンドや治具では対応が難しいエッジケースに対しては、3D CADや3Dプリンタを活用し、オリジナルパーツの設計・製作（ラピッドプロトタイピング）を迅速に行って物理的な課題を解決するROS2等を用いたシステム統合とソフトウェア開発：AIチームが開発したEmbodied AIモデルの推論結果を、実機上で安全かつ正確に実行するためのインテグレーションを行うPythonやC++を用い、遅延や摩擦などのハードウェア特性を考慮した制御アルゴリズムを実装するAI研究開発へのディレクションとフィードバック：AIリサーチャーと密に連携し、「モーターのトルク限界」や「制御周期」といった物理的制約をAIモデルの前提条件として定義する実機評価で得られた事象を分析し、「ハードウェアを改良すべきか、AIの学習データを追加すべきか」を切り分け、再学習のループに貢献する現場導入とハード・ソフト両面からの課題解決：試験環境および顧客現場での立ち上げを主導するテスター等を用いた物理レイヤーのデバッグから、Linux環境でのソフトウェアデバッグまで、幅広い視野でトラブルシューティングを行う【ポジションの魅力】事業の最上流から現場まで関与案件組成の段階から技術的なキーパーソンとして参画し、机上の設計やシミュレーションに閉じず、実機評価から運用改善まで一貫して経験できます。最先端AI×ロボティクスの社会実装VLA等の基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせる不確実性の高い領域で、実運用に耐えるシステムへ磨き上げる経験は、希少性の高い専門性となります。国内トップクラスの計算機環境豊富な計算基盤を活用し、ロボットの動作生成に向けた基盤モデルの構築に取り組むことができます【開発環境】主な対象ハードウェア: シングル・ダブルアーム、デクスタラスハンド、ヒューマノイドAI開発言語：Python, (Shell Script)インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCIコンテナ基盤：Docker, Singularity機械学習関連ツール：Hugging Face, W&Bドキュメント・バックログ管理：Notionコード管理：GitHub社内コミュニケーションツール：Slack, Google Meet, MetaLifeシミュレーター：MuJoCo、Isaac SimAI関連ツール：Claude Code、Devin、Gemini Pro、Notion AI ほか開発周辺ツール：Google Drive, Figma, GitHub

ELYZAについてELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、先端技術の研究と実用化の両輪で活動しています。NLP・LLM領域にいち早く研究投資し、2020年の「ELYZA DIGEST」に始まり、「Llama-ELYZA-JP」シリーズや医療特化モデル、Diffusion Model など日本語モデルの研究成果を発表してきました。これまで培ったLLM技術を中核としつつ、VLM/VLAや音声基盤モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI領域へと挑戦幅を広げています。得られた知見を広く社会に還元すること、そしてソリューション事業やプロダクト事業と連携し、先端技術を社会実装につなげていくことを目指しています。募集背景現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。基盤モデルの研究開発はモデル規模や学習データ量、利用する計算資源が急速に拡大しており、分散学習を前提とした実験設計・実装の重要性が高まっています。それに伴い、研究経験に裏打ちされた「技術的理解」と、アイデアを形にする「実装力」を兼ね備えたリサーチエンジニアの役割がより一層大きくなっています。そこでELYZAでは、そのいずれか、あるいは両方に強みを持ち、研究とエンジニアリングの両面で専門性のさらなる向上を志向される方を募集しています。求める期待・役割リサーチエンジニアは、大規模基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。アルゴリズム開発・実験・分析： モデル性能向上のためのアーキテクチャ改良や学習手法の最適化実験パイプラインの設計・開発： 基盤モデルの追加事前学習（Continual Pre-training）、事後学習（SFT/RLHF等）、評価システムの構築・運用生産性向上への寄与： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化プロトタイピング： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデルを活用した、実用可能性を探るデモ開発研究開発のリード： 生成AI領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示本ポジションの魅力国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができるソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる開発環境セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。開発言語：Python, (Shell Script)インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCIコンテナ基盤：Docker, Singularity機械学習関連ツール：Hugging Face, W&Bドキュメント・バックログ管理：Notionコード管理：GitHubコミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord

ELYZAについてELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、LLM（大規模言語モデル）の研究開発と社会実装を目指すAIカンパニーです。技術探索に留まらず、研究成果を速やかに事業へ繋げ、生成AIがあたりまえに使われる社会の実現を目指しています。募集背景ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進しています。研究成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することがミッションです。これまで培ったテキストベースのLLM技術を土台とし、LLMと音声基盤モデルの融合領域に挑戦幅を広げています。音声対話・音声認識・音声合成といった音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組み、より自然で直感的なAIインタラクションの実現を目指しています。 これら、LLMの知見と音声技術を統合する新たなモデル開発において、エンジニアリングと研究の両面で専門性の向上を志向される方を募集しています。求める期待・役割リサーチエンジニアとして、音声基盤モデルの学習・評価などに関わる実験基盤を構築し、高速かつ確かな仮説検証を実現することで研究開発を前に進める、エンジニアリング面での中心的な役割を担っていただきます。音声基盤モデルの研究開発： 音声対話・音声認識・音声合成などの音声基盤モデル領域におけるモデル開発、言語知識と音声処理能力を統合した学習手法の探索実験パイプラインの設計・開発： 音声・テキストデータの統合学習パイプラインの構築、評価指標の策定・運用プロトタイピング： プロプライエタリモデルのAPIや自社モデル（音声基盤モデル）を活用した、実用可能性を探るデモ開発生産性向上への寄与： コード品質管理、実験管理、モニタリング基盤の整備による開発サイクルの高速化研究開発のリード： 生成AIおよび音声基盤モデル領域における未知の研究課題の特定とソリューションの提示 ※「研究寄り」「実装（開発）寄り」どちらのキャリアパスも歓迎します。 ※ LLMの研究開発知見を活かしながら、音声基盤モデル領域へと携わっていただくことを想定しています。本ポジションの魅力研究と社会実装の狭間で、先端技術を価値ある形に開発できる環境があります。国内では先駆的なポジションで音声基盤モデルの研究開発に本格的に挑戦できるKDDIグループとの提携により、国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発をリードできる事業サイドと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる開発環境セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。開発言語：Python, (Shell Script)インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCIコンテナ基盤：Docker, Singularity機械学習関連ツール：Hugging Face, W&Bドキュメント・バックログ管理：Notionコード管理：GitHubコミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord

【ELYZAについて】ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、先端技術の研究と実用化の両輪で活動しています。NLP・LLM領域にいち早く研究投資し、2020年の「ELYZA DIGEST」に始まり、「Llama-ELYZA-JP」シリーズや医療特化モデル、Diffusion Model など日本語モデルの研究成果を発表してきました。研究開発チームは、これまで培ったLLM技術を中核としつつ、VLM/VLAや音声基盤モデル、AIエージェント、さらには フィジカルAI 領域へと挑戦幅を広げています。得られた知見を広く社会に還元すること、そしてソリューション事業やプロダクト事業と連携し、先端技術を社会実装につなげていくことをミッションとしています。【募集背景】現在、KDDIとの業務提携により大規模な計算基盤の整備が進み、研究開発をさらに加速できるフェーズに入りました。 こうした中、国内外での研究成果の創出と産業応用をさらに推進するため、社会的・事業的なインパクトを見据えてLLM領域の研究テーマを立案し、チームを牽引いただけるシニアリサーチサイエンティストを募集しています。【求める期待・役割】シニアリサーチサイエンティストとして、会社のミッション・事業戦略・市場環境を踏まえてELYZAの研究開発の方向性を構想し、研究テーマの立案から実験設計・検証・発信までを一貫して推進する中核的な役割を担っていただきます。研究戦略の策定：生成AI領域における中長期の研究テーマの立案とロードマップの策定事業連携：他事業部との連携に基づく、社会実装と事業インパクトを見据えた研究課題の設定・論点整理研究開発の推進：基盤モデルに関する新規アルゴリズム・アーキテクチャ・学習手法の提案と検証チーム牽引：リサーチエンジニアや他職種を巻き込んだ実験計画の立案・推進・レビュープレゼンス向上：論文・技術ブログ・モデル公開・登壇など多様な形での社外発信による、ELYZAの研究プレゼンス向上【本ポジションの魅力】国内最大級の計算資源（GPU）を活用した基盤モデルの研究開発を通して、研究とエンジニアリングの両面で専門性を高めることができるソリューションチームやプロダクトチームと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる経産省「GENIAC」や産総研プロジェクトなど、大規模な国策プロジェクトにも参画できる高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる【開発環境】セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。開発言語：Python, (Shell Script)インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCIコンテナ基盤：Docker, Singularity機械学習関連ツール：Hugging Face, W&Bドキュメント・バックログ管理：Notionコード管理：GitHubコミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord

【ELYZAについて】ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、LLM（大規模言語モデル）の研究開発と社会実装を目指すAIカンパニーです。技術探索に留まらず、研究成果を速やかに事業へ繋げ、生成AIがあたりまえに使われる社会の実現を目指しています。【募集背景】ELYZAの研究開発チームは、生成AI技術の研究開発を通じて社会実装を推進し、その成果を社内の事業成長へと結びつけるとともに、得られた知見を広く社会に還元することをミッションとしています。 2026年度は、これまで培ったテキストベースのLLM技術を基盤としつつ、LLMと音声基盤モデルの融合領域にも注力を拡大します。音声対話・音声認識・音声合成といった音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組み、より自然で直感的なAIインタラクションの実現を目指しています。 こうした新たな挑戦に伴い、LLM技術と音声技術の統合を見据え、社会的・事業的なインパクトに向けた研究テーマを立案し、チームを牽引いただけるシニアリサーチサイエンティストを募集しています。【求める期待・役割】シニアリサーチサイエンティストとして、会社のミッション・事業戦略・市場環境を踏まえてELYZAの研究開発の方向性を構想し、研究テーマの立案から実験設計・検証・発信までを一貫して推進する中核的な役割を担っていただきます。研究戦略の策定： 音声対話・音声認識・音声合成などの音声基盤モデル領域における研究テーマの立案・推進研究開発の推進： 言語知識と音声処理能力を統合した音声基盤モデルの学習手法の探索と検証事業連携： 他事業部との連携に基づく、社会実装と事業インパクトを見据えた研究課題の設定・論点整理チーム牽引： リサーチエンジニアや他職種を巻き込んだ実験計画の立案・推進・レビュープレゼンス向上： 論文・技術ブログ・モデル公開・登壇など多様な形での社外発信による、ELYZAの研究プレゼンス向上【本ポジションの魅力】LLMの技術基盤を活かしながら、音声基盤モデルという領域の研究戦略をリードできる。国内で音声基盤モデルの研究開発に本格的に取り組む企業は少なく、先駆的なポジションで挑戦できるスタートアップならではの機動力を持ちながら、国内最大級の計算資源を活用した基盤モデルの研究開発をリードできる事業サイドと密に連携しながら、実社会の課題解決を目的とした研究開発に携わることができる高品質データ作成を内製化しており、データ設計からモデル改善まで一貫したデータ駆動型の研究サイクルを高速で回すことができる開発環境セキュリティ意識を高く保ちつつ、利用可能な場面では Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。開発言語：Python, (Shell Script)インフラ：Azure, Google Cloud, AWS, ABCIコンテナ基盤：Docker, Singularity機械学習関連ツール：Hugging Face, W&Bドキュメント・バックログ管理：Notionコード管理：GitHubコミュニケーションツール：Slack, Google Meet, Discord

【募集背景】ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、LLM（大規模言語モデル）の社会実装で国内有数の実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は『ELYZA Works』をはじめとするAIプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。法人向け生成AI SaaS『ELYZA Works』は、クライアント企業が自力でLLMの実装・活用を推進できる環境の構築を目指しています。その実現に向けてLLMやAI Agentといった最先端技術をプロダクトに組み込むため、PdMと連携しながら企画から検証・開発を推進してくださる機械学習エンジニアを募集しています。 製品紹介ページ：https://lp.works.elyza.ai/【求める期待・役割】プロダクトチームの機械学習エンジニアとして、LLM（プロプライエタリモデル / 自社モデル）をコアとしたプロダクトの開発を担当していただきます。LLMなどのML技術を活用し、自社プロダクトの課題解決・価値創出を行うこと社内の機械学習 x エンジニアリングの仕組みづくりにオーナーシップをもって取り組むこと継続的に開発をしていくために、負債解消に取り組むことスケーラブルかつ可用性の高いLLM推論基盤の開発・運用を行うこと【仕事概要】プロダクト開発機械学習を活用した機能の要件定義、価値検証、開発まで一気通貫で担当ユーザーフィードバックや定量指標に基づく継続的改善自社モデルの最適化とプロダクトへの組み込みモデルの推論速度と精度のバランスを考慮した最適化モデルの軽量化技術の研究と適用機械学習 x エンジニアリングのリード機械学習モデルを組み込むためのプロダクト開発用社内ライブラリの実装モデルを効率的にプロダクションデプロイするためのワークフロー整備プロダクトコードの最適化、リファクタリング他チームへの技術的な支援（アーキテクチャや実装方針の相談）MLOps基盤の開発と改善スケーラブルで柔軟な推論基盤の設計と実装モデルの継続的な監視とパフォーマンス評価システムの構築本番環境でのモデル運用に関するベストプラクティスの確立開発環境セキュリティ意識を高く保ちつつ、Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。開発言語: PythonCloud Platform: Google Cloud / AWS / Azureプロビジョニングツール: TerraformCI/CD: GitHub Actions / Argo CDミドルウェア: OpenSearchドキュメンテーション: Notion / Google Docs開発ツール: GitHub / Figmaコミュニケーションツール: Slack / Discord / Google MeetBIツール: Redash本ポジションの魅力■最先端技術への挑戦最新技術をプロダクトの価値創出に繋げる経験自社LLMの安定運用という未踏の領域に取り組む機会デファクトスタンダードがない中で新たな方法論やBest Practiceを自ら確立■成長市場でのキャリア形成AI・機械学習分野、特にLLM領域での貴重な実務経験の獲得需要が高まるMLOpsスキルの習得と実践■多様な学習機会構想段階から実運用までのプロダクト開発全体を経験できる一気通貫の学習環境最新アルゴリズムのR&D、実装から基盤システム構築まで幅広い技術領域に携われる機会技術選定・設計からデプロイ・運用まで、機械学習システムのライフサイクル全体を学べる環境

【募集背景】ELYZAは東大松尾研発のAIスタートアップです。「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに、LLM（大規模言語モデル）の社会実装で国内有数の実績をつくってきました。KDDIグループとの資本業務提携を経て、現在は「ELYZA Works」をはじめとするAIプロダクトを多くの企業へ展開する急成長フェーズにあります。私たちがつくるプロダクトの強みは、LLMをはじめとした高度なAI技術にあります。デファクトが存在しない先端技術分野では、深い顧客理解、技術的な見通しをもってゼロから体験をつくり上げる必要があります。このプロセスを強力に推し進めてくださるシニア機械学習エンジニアを募集しています。【抱えている課題】AIという不確実性の高い技術を、誰でも使える「完成された製品」へと磨き上げるための、強力なエンジニアリング力を必要としています。■ 信頼性の高いLLM学習・推論基盤の構築： 自社モデルの学習から推論までを一気通貫で支える、スケーラブルで高信頼な基盤の構築■ フットワークを失わない開発組織： R&Dチームの成果を最短でプロダクト実装するための柔軟な組織とシステム基盤の構築■ 「正解のない」UXの探求： 非決定的なLLMの出力を制御し、汎用性と使いやすさを両立するベストなUXの探求■ エンタープライズ品質への挑戦： AI Agent等の先端技術において、利便性とエンタープライズ水準のセキュリティを両立する仕組みづくり【求める期待・役割】機械学習エンジニアとして、単に要件通りに機能を実装するのではなく、「AIと人間の協働をどうデザインし、実装するか」という問いに技術で答えることを期待しています。■ 先端技術をプロダクト機能に組み込む開発： 当社が提供する法人向け生成AI SaaS「ELYZA Works」では、クライアント企業が自力でLLMの実装・活用を推進できる環境の構築を目指しています。その実現に向けてLLMやAI Agentといった最先端技術をプロダクトに組み込むため、PdMと連携しながら企画から検証・開発までを一貫してご担当いただきます。 製品紹介ページ：https://lp.works.elyza.ai/■ 全社のMLOps・自社モデルの推論基盤構築： プロプライエタリモデルだけでなく自社モデルの運用を支える推論基盤の構築・運用にも携わっていただきます。大規模モデル運用に必要なインフラ知識、レイテンシの低減とスループットの最大化を実現する推論高速化、Enterprise向けAgent Harnessの開発など、求められるスキルセットは多岐にわたります。既存の技術スタックに固執せず、課題に応じて最適な技術を学び、取り入れていく姿勢を重視しています。本ポジションの魅力■業界のデファクトスタンダードを自分たちでつくるLLMアプリケーション特有の「正解のないUX」や「非決定的な出力の制御」に対し、アーキテクチャ設計から入り込み、業界のスタンダードとなる技術基盤を自ら定義・構築する裁量外部APIに依存しない「自社モデル」と「潤沢なGPU資源」をフル活用し、前例のない推論基盤のゼロベース構築や最適化を主導できる環境■難易度の高い「本質的なエンジニアリング課題」への挑戦プロダクトの急成長に伴う技術的負債の解消や、トラフィック増に耐えうるスケーラブルな推論・ホスティング基盤の再設計など、高度な技術課題の突破「エンタープライズ品質」と「R&D成果の高速プロトタイピング」という相反する要件を両立させる、難易度の高いアーキテクチャの実現■事業と全社組織を牽引する技術的中核としての役割単なる機能開発ではなく、PdMやデザイナー、トップクラスのリサーチャーと対等に議論し、「技術的フィジビリティ」と「事業価値・UX」を統合した技術戦略の策定と実行プロダクト事業に留まらず、ソリューション事業を含む全社横断のMLOps推進をリードし、エンジニアリング組織全体の技術水準向上を牽引する経験【開発環境】セキュリティ意識を高く保ちつつ、Claude Code、Devin などの最新のAI開発ツールをフルに活用しています。開発言語: PythonCloud Platform: Google Cloud / AWS / Azureプロビジョニングツール: TerraformCI/CD: GitHub Actions / Argo CDミドルウェア: OpenSearchドキュメンテーション: Notion / Google Docs開発ツール: GitHub / Figmaコミュニケーションツール: Slack / Discord / Google MeetBIツール: Redash

【ELYZAについて】ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションに掲げるAIカンパニーです。 大規模言語モデルをはじめとする先端技術の研究開発に取り組み、その技術を顧客の業務や社会の中で実際に使われる形へと届けています。【本インターンの魅力】本インターンでは、フィジカルAI、LLM、音声基盤などの研究開発を起点に顧客への価値提供につながるAI開発プロジェクトに参加いただきます。 研究だけで終わらない。実装だけにも閉じない。技術課題を深く理解しながら実際のプロジェクトで価値に変える経験を積めることが特徴です。また、ELYZAには大規模なモデル開発や検証を支える計算機資源があります。十分な実験環境の中で仮説を立て、検証し、結果から学び、次の改善につなげる。そのサイクルを実務の中で回せることは、学生の段階では非常に得がたい経験です。配属は顧客プロジェクト領域（Solution）のMLEチーム、または研究開発領域（Lab）のリサーチインターンを想定しています。プロジェクトや本人の適性に応じて、フィジカルAI、LLM、音声基盤など複数のテーマに関わる可能性があります。【業務内容】MLインターンのミッションは最先端のAI技術を理解し、顧客や社会に価値として届けるための研究開発のメンバーとして取り組むことです。 単に既存手法を試すだけではありません。論文や先行事例を踏まえて課題を整理し、仮説を立て、実験を行い、結果を分析する。必要に応じて実装や改善まで担っていただきます。実際の開発環境を利用し、現場社員からのフィードバックを受けながら業務に取り組むことのできる貴重な機会です。具体的には、以下のような業務を想定しています。・共同研究、または社内プロジェクトにおける研究開発 ・フィジカルAI、LLM、音声基盤に関する技術検証 ・論文サーベイ、技術調査、実装方針の検討 ・モデル・アルゴリズムの設計、学習、実装、評価 ・実験結果の分析とレポーティング ・プロジェクトメンバーとの議論を通じた課題設定や改善提案担当するテーマは、選考や業務体験での取り組み、本人の志向性、プロジェクト状況を踏まえて決定します。【参加後の関わり方】本インターンでは、まず技術課題と一次選考を通過した方に、約1か月の業務体験に参加いただきます。業務体験では、チュートリアルタスク（※正社員も受講する「AIチュートリアル」と同プログラムです）を通じてELYZAの開発環境や技術水準に触れ、実際の業務に近いサイクル（課題設定・実装・検証・レビュー）を体験していただきます。その後、双方の適性や期待値を確認した上で、正式なインターン内定およびプロジェクトアサインを決定します。本プロセスは選考を兼ねているため、結果によっては正式内定に至らない場合もあります。一方で、私たちが重視するのは短期的なスキルセットだけではありません。技術に対する誠実さ、自走するための学習速度、課題の本質を見抜く思考力、そしてチームへの貢献意欲。ELYZAは、そうした個人のポテンシャルやスタンスも大切な評価基準としています。高い壁にワクワクできる方の挑戦を歓迎します。【選考フロー】技術課題一次選考業務体験正式内定プロジェクトアサインインターンシップ開始時期について選考を通過された方がある程度揃った時点でのスタートを予定しております（2～3ヶ月ごとの定期スタートを予定）。 開始日は候補者の集まり次第となるため、確定次第、個別にご連絡いたします。